راهنمای خرید سرور GPU در ۲۰۲۵ بهترین سرور برای هوش مصنوعی

 دنیای محاسبات دیگر مثل سابق نیست. پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی (AI)، کلان داده، رندرینگ سه‌بعدی و شبیه‌سازی‌ علمی با سرورهای قدیمی قابل اجرا نیست و حالا سرورهای GPU وارد میدان شده‌اند. همانطور که «جان هنسی»، برنده جایزه تورینگ گفته این غول‌ها با هزاران هسته پردازشی معادلات ریاضی را درهم شکسته و در مهندسی، علوم و رایانش تاثیر عمیقی خواهند داشت. 

در راهنمای خرید سرور GPU از “اهورا” شما را با فاکتورهای طلایی انتخاب سرور مناسب آشنا کرده و بهترین GPU Server را برای یادگیری ماشین، رندرینگ، شبیه‌سازی و دیتاساینس معرفی می‌کنیم. 

مروری بر تعریف و کاربرد سرور  GPU

سرور GPU از یک یا چند واحد پردازش گرافیکی برای افزایش توان محاسباتی بهره می‌برد. این سرورها در پردازش‌های موازی و محاسبات سنگین عملکرد بهتری نسبت به سرورهای سنتی دارند.  GPU ها قادرند حجم بالایی از داده‌ها را به‌صورت همزمان پردازش کنند.

کاربردهای سرور  GPU

این سرورها در حوزه‌های مختلفی از جمله هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، برای آموزش و اجرای مدل‌های پیچیده کاربرد دارند. در صنعت گرافیک، برای رندرینگ تصاویر سه‌بعدی و ویرایش ویدئوهای با کیفیت بالا به کار می‌روند. همچنین در تحلیل داده‌های بزرگ و شبیه‌سازی‌های علمی، سرورهای GPU به‌دلیل توان پردازشی بالا و قابلیت پردازش موازی نقش مهمی ایفا می‌کنند.​

مقاله پیشنهادی: سرور GPU چیست؟ بهترین سرور GPU چه ویژگی هایی دارد؟

 

نکات مهم در خرید سرور  GPU

 

 

۱. تعیین نیازهای محاسباتی و کاربردی

پیش از هر چیز باید مشخص کنید که خرید سرور GPU را برای چه کاری می‌خواهید انجام دهید. آیا هدف شما آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، رندرینگ گرافیکی، تحلیل داده‌های بزرگ یا اجرای برنامه‌های واقعیت مجازی است؟ هر یک از این کاربردها نیازمندی‌های متفاوتی از نظر قدرت پردازشی، حافظه و نوع GPU دارند. 

مقاله پیشنهادی: یادگیری عمیق چیست؟ با Deep Learning آشنا شوید

درک دقیق از نیازهای محاسباتی در هنگام خرید سرور GPU به شما کمک می‌کند تا سروری با مشخصات مناسب انتخاب کنید. برای مثال اگر در حوزه گرافیک فعالیت می‌کنید، به سرورهای  GPU با توان رندرینگ بالا نیاز داشته باشید. در مقابل برای تحلیل داده‌های بزرگ، تمرکز بر حافظه و توان پردازشی کلی سیستم اهمیت دارد. بنابراین تحلیل دقیق نیازها اولین گام در انتخاب صحیح  و خرید سرور GPU است.​

 

۲. انتخاب نوع و تعداد  GPU

نوع و تعداد GPU مورد استفاده در سرور تاثیر مستقیمی بر عملکرد آن دارد. GPUهای مختلفی مانند NVIDIA A100 ، RTX 6000  و H100 ویژگی‌ها و توانایی‌های خاص خود را دارند. برای مثال NVIDIA A100 برای محاسبات هوش مصنوعی و یادگیری عمیق طراحی شده و توان پردازشی بالایی دارد. در حالی که RTX 6000 بیشتر برای رندرینگ گرافیکی مناسب است.

تعداد GPUهای مورد استفاده نیز باید بر اساس نیازهای محاسباتی تعیین شود. برخی سرورها قابلیت پشتیبانی از چندین GPU را دارند؛ بدین ترتیب بار کاری بین آن‌ها تقسیم شده و عملکرد بهتری حاصل‌ می‌شود. 

 

۳. بررسی حافظه RAM و  VRAM

حافظه RAM و VRAM نقش حیاتی در عملکرد سرورهای GPU دارند. RAM برای اجرای برنامه‌ها و پردازش‌های عمومی سیستم استفاده می‌شود، در حالی که VRAM مخصوص پردازش‌های گرافیکی و داده‌های تصویری است. برای کاربردهایی مانند یادگیری عمیق و رندرینگ حافظه با ظرفیت بالا ضروری است. به‌عنوان مثال برای آموزش مدل‌های بزرگ یادگیری عمیق، حداقل ۶۴ گیگابایت RAM و ۲۴ گیگابایت VRAM توصیه می‌شود.​

نوع حافظه نیز اهمیت دارد. استفاده از حافظه‌های DDR4 یا DDR5 برای RAM و حافظه‌های HBM2 یا GDDR6 برای VRAM عملکرد سیستم را بهبود می‌بخشد. سرعت حافظه نیز باید مورد توجه قرار گیرد، زیرا سرعت بالاتر حافظه به کاهش زمان تاخیر و افزایش سرعت پردازش کمک می‌کند. بنابراین انتخاب حافظه‌های با ظرفیت و سرعت مناسب، یکی از عوامل کلیدی است که باید در هنگام خرید سرور GPU در نظر بگیرید.

 

۴. انتخاب پردازنده (CPU) مناسب

اگرچه تمرکز اصلی در این سرورها روی گرافیک است، اما نقش CPU را نباید نادیده گرفت. CPU وظایف مدیریتی و پردازش‌های عمومی را بر عهده دارد و باید توان هماهنگی با GPU را داشته باشد. برای مثال استفاده از پردازنده‌های چند هسته‌ای مانند Intel Xeon یا AMD EPYC  عملکرد کلی سیستم را بهبود می‌بخشد. تعداد هسته‌ها، حافظه کش و سرعت کلاک بالا و پشتیبانی از فناوری‌های جدید مانند PCIe 4.0 هم از ویژگی‌های مهم در انتخاب CPU است.​

مقاله پیشنهادی: CPU چیست و معرفی انواع پردازنده سرور

۵. سیستم خنک‌سازی و مدیریت حرارت

سیستم خنک‌سازی مؤثر برای سرورهای GPU ضروری است. این سیستم‌ها باید شامل فن‌های قدرتمند، هیت‌سینک‌های بزرگ و حتی سیستم‌ خنک‌سازی مایع باشند. در سرورهای با چندین GPU استفاده از خنک‌سازی مایع به حفظ دمای مناسب کمک می‌کند.​

 

۶. تأمین برق و مصرف انرژی

در سرورهایی با چندین  GPU نیاز به منبع تغذیه با توان بالای ۱۵۰۰ وات است. علاوه بر توان منبع تغذیه، تعداد و نوع کانکتورهای برق نیز باید مورد توجه قرار گیرد. GPUها معمولاً نیاز به کانکتورهای 6 یا 8 پین دارند و PSU باید توانایی پشتیبانی از این کانکتورها را داشته باشد.

 

۷. ذخیره‌سازی و سرعت انتقال داده

در سرورهای GPU سرعت انتقال داده و ظرفیت ذخیره‌سازی از اهمیت بالایی برخوردار است. استفاده از درایوهای SSD به‌ویژه نوع NVMe به افزایش سرعت بارگذاری داده‌ها و کاهش تاخیر کمک می‌کند. 

علاوه بر نوع و ظرفیت درایوها پیکربندی RAID نیز به بهبود عملکرد و افزایش امنیت داده‌ها کمک می‌کند. برای مثال استفاده از RAID 0 برای افزایش سرعت و RAID 1 برای ذخیره داده‌ها توصیه می‌شود.

 

۸. شبکه و اتصال به اینترنت

برای استفاده موثر از سرورهای GPU اتصال شبکه با پهنای باند بالا و تأخیر کم ضروری است. استفاده از کارت‌های شبکه ۱۰ گیگابیتی یا بالاتر به انتقال سریع داده‌ها کمک می‌کند. در فضای ابری یا مراکز داده استفاده از اتصال‌های فیبر نوری با سرعت بالا توصیه می‌شود. 

 

مقایسه و معرفی بهترین سرور GPU   

مدل کارت گرافیک	حافظه ویدیویی	رزولوشن قابل پشتیبانی	مصرف برق	پشتیبانی از DLSS	پشتیبانی از ray tracing
RTX 5090	32GB GDDR7	4K / 8K	575W	بله (DLSS 4)	بله
RTX 5080	16GB GDDR7	4K	360W	بله (DLSS 4)	بله
RTX 4080	16GB GDDR6X	4K	320W	بله (DLSS 3)	بله
RX 7900 XTX	24GB GDDR6	4K	355W	خیر	بله
RTX 4070	12GB GDDR6X	1440p	200W	بله (DLSS 3)	بله
RX 7900 GRE	16GB GDDR6	1440p / 4K	260W	خیر	بله
RX 7700 XT	12GB GDDR6	1440p	230W	خیر	بله
RTX 3060	12GB GDDR6	1080p / 1440p	170W	بله (DLSS 2)	بله
RX 6900 XT	16GB GDDR6	4K	300W	خیر	بله
GTX 1650	4GB GDDR6	1080p	75W	خیر	خیر

 

1. NVIDIA GeForce RTX 4090

RTX 4090 پرچم‌دار نسل Ada Lovelace انویدیا است و  از قوی‌ترین کارت‌های گرافیک بازار به شمار می‌رود. این کارت با ۱۶۳۸۴ هسته CUDA و ۲۴ گیگابایت حافظه GDDR6X، عملکرد بی‌نظیری در بازی‌های  4K و حتی 8K ارائه می‌دهد. همچنین در زمینه‌های تولید محتوا و هوش مصنوعی نیز بسیار قدرتمند عمل می‌کند.

مزایا:

• عملکرد بی‌رقیب در بازی‌ها و برنامه‌های حرفه‌ای؛
• پشتیبانی از DLSS 3 و ray tracing پیشرفته؛
• حافظه ویدیویی بالا (۲۴ گیگابایت)؛

معایب:

• قیمت بسیار بالا
• مصرف برق زیاد (۴۵۰ وات)
• نیاز به منبع تغذیه و سیستم خنک‌کننده قوی

 

2. NVIDIA GeForce RTX 4080

 

RTX 4080 با ۹۷۲۸ هسته CUDA و ۱۶ گیگابایت حافظه GDDR6X عملکردی نزدیک به RTX 4090 ارائه می‌دهد؛ اما قیمت و مصرف برق کمتری دارد. این کارت برای بازی‌های 4K و استفاده‌های حرفه‌ای بسیار مناسب است.

مزایا:

• عملکرد عالی در بازی‌های 4K؛
• پشتیبانی از DLSS 3 و ray tracing؛
• مصرف برق کمتر نسبت به RTX 4090؛

معایب:

• قیمت بالا نسبت به رقبا؛
• اندازه بزرگ و نیاز به فضای کافی؛

 

3. AMD Radeon RX 7900 XTX

RX 7900 XTX پرچم‌دار AMD با معماری RDNA 3 است. این کارت با ۶۱۴۴ هسته و ۲۴ گیگابایت حافظه GDDR6، عملکرد بسیار خوبی در بازی‌های 4K دارد و رقیب مستقیم RTX 4080 محسوب می‌شود.

مزایا:

• عملکرد عالی در بازی‌های 4K؛
• حافظه ویدیویی بالا (۲۴ گیگابایت)؛
• قیمت مناسب‌تر نسبت به RTX 4080؛

معایب:

• عملکرد ضعیف‌تر در ray tracing نسبت به انویدیا؛
• مصرف برق بالا؛

 

4. NVIDIA GeForce RTX 4070

RTX 4070 با ۵۸۸۸ هسته CUDA و ۱۲ گیگابایت حافظه GDDR6X توازنی عالی بین قیمت و عملکرد دارد. این کارت برای بازی‌های 1440p بسیار مناسب است و از فناوری‌های DLSS 3 و ray tracing پشتیبانی می‌کند.

• مزایا:

• عملکرد خوب در بازی‌های 1440p؛
• مصرف برق پایین (۲۰۰ وات)؛
• پشتیبانی از فناوری‌های نوین؛

معایب:

• حافظه ویدیویی محدود (۱۲ گیگابایت)

 

5. AMD Radeon RX 7900 GRE

RX 7900 GRE با ۱۶ گیگابایت حافظه GDDR6، عملکردی نزدیک به RTX 4070 Super ارائه می‌دهد؛ اما  قیمتی کمتر دارد. این کارت برای اجرای پردازش‌های متوسط به بالا و بازی‌های 4K مناسب است، هرچند در ray tracing نسبت به رقبا ضعیف‌تر عمل می‌کند.

مزایا:

• ارزش خرید بالا نسبت به قیمت؛
• عملکرد خوب در بازی‌های 1440p و 4K
• حافظه ویدیویی مناسب؛ 

معایب:

• عملکرد ضعیف‌تر در ray tracing؛
• عدم پشتیبانی از DLSS؛

 

6. AMD Radeon RX 7700 XT 

این سرور GPU با ۱۲ گیگابایت حافظه GDDR6 عملکرد خوبی در پردازش‌های متوسط و بازی‌های 1440 دارد. این کارت با قیمت مناسب و مصرف برق پایین، گزینه‌ای عالی برای سازمان‌های با بودجه محدود است.

مزایا:

• قیمت مناسب؛
• عملکرد خوب در بازی‌های 1440p؛
• مصرف برق پایین؛

معایب:

عملکرد ضعیف‌تر در ray tracing؛

عدم پشتیبانی از DLSS؛

7. NVIDIA GeForce RTX 3060 

این سرور GPU دوازده گیگابایت حافظه GDDR6 دارد و گزینه‌ای مناسب برای بازی‌های 1080p و 1440p است. این کارت با پشتیبانی از DLSS و رهگیری پرتو بازی‌ها را به خوبی اجرا می‌کند.

مزایا:

• پشتیبانی از DLSS و ray tracing؛
• مصرف برق مناسب؛

معایب:

• عملکرد متوسط در بازی‌های 4K؛
• رقابت شدید در این رده قیمتی؛

8. AMD Radeon RX 6900 XT 

عکس 10

RX 6900 XT با ۱۶ گیگابایت حافظه GDDR6، یکی از قدرتمندترین کارت‌های گرافیک AMD است. این کارت در بازی‌های 4K عملکرد خوبی دارد، اما در رهگیری پرتو نسبت به رقبا ضعیف‌تر عمل می‌کند.

مزایا:

• عملکرد عالی در بازی‌های 4K؛
• حافظه ویدیویی بالا (۱۶ گیگابایت)؛
• قیمت مناسب‌تر نسبت به رقبا؛

معایب:

• عملکرد ضعیف‌تر در ray tracing؛
• عدم پشتیبانی از DLSS؛

 

9. NVIDIA GeForce GTX 1660 Super 

 

این سرور GPU با ۶ گیگابایت حافظه GDDR6، گزینه‌ای اقتصادی برای پرداز‌ش‌های گرافیکی سبک و بازی‌های 1080p است. از رهگیری پرتو و DLSS  پشتیبانی نمی‌کند؛ اما عملکرد مناسبی در بازی‌های سبک و متوسط ارائه می‌دهد.

مزایا:

• قیمت مناسب
• مصرف برق پایین

معایب:

• عدم پشتیبانی از ray tracing و DLSS؛
• عملکرد متوسط در بازی‌های سنگین؛

 

10. NVIDIA GeForce GTX 1650 

GTX 1650 با ۴ گیگابایت حافظه GDDR5 یکی از گزینه‌های اقتصادی برای کاربران با بودجه محدود است. این کارت برای پردازش‌ها و محاسبات سبک مناسب است و برای هوش مصنوعی نباید سراغش بروید.

مزایا:

• قیمت بسیار مناسب؛
• مصرف برق پایین؛
• مناسب برای سیستم‌های با توان پایین؛

معایب:

• عملکرد ضعیف در بازی‌های سنگین؛
• عدم پشتیبانی از فناوری‌های جدید؛

 

مشخصات فنی مهم در خرید سرور GPU

تعداد و نوع هسته‌ها

تعداد هسته‌های CUDA یا Stream Processor در کارت گرافیک نشان‌دهنده توان پردازشی آن است. برای مثال NVIDIA A100 با ۶,۹۰۰ هسته CUDA و MI300 با ۱۶,۰۰۰ هسته Stream Processor ارائه می‌شوند. بسته به پیچیدگی مدل‌ها و حجم داده‌ها، انتخاب تعداد مناسب هسته‌ها اهمیت دارد. ​ 

 

ظرفیت و نوع حافظه GPU

حافظه گرافیکی (VRAM) برای ذخیره داده‌ها و مدل‌های بزرگ ضروری است. کارت‌های NVIDIA A100 و  H100 به ترتیب با ۴۰ و ۸۰ گیگابایت حافظه HBM2e عرضه می‌شوند. این حافظه‌ها سرعت بالایی دارند و برای پردازش‌های سنگین مناسب هستند. 

مقاله پیشنهادی: پردازنده گرافیکی A100 یا GPU A100 چیست؟

پهنای باند حافظه

پهنای باند حافظه بر سرعت انتقال داده‌ها تأثیر می‌گذارد. کارت‌های H100 با پهنای باند ۲.۴ ترابایت بر ثانیه، سرعت بالایی در پردازش داده‌ها دارند که برای انتقال سریع داده‌ها حیاتی است. 

 

پشتیبانی از فناوری‌های پیشرفته

فناوری‌هایی مانند Tensor Cores برای شتاب‌دهی به محاسبات یادگیری عمیق و Ray Tracing برای رندرینگ گرافیکی اهمیت دارند. کارت‌های NVIDIA مانند A100 و H100 از این فناوری‌ها پشتیبانی می‌کنند و عملکرد بهتری در این زمینه‌ دارند.​ 

 

اجاره یا خرید سرور GPU کدام بهتر است؟

اجاره سرور GPU مناسب افرادی است که به منابع پردازشی قدرتمند نیاز دارند؛ اما تمایلی به سرمایه‌گذاری کلان برای خرید سخت‌افزار ندارند. سرویس اجاره سرور GPU به‌صورت ساعتی، روزانه یا ماهانه ارائه می‌شود و انعطاف‌پذیری بالایی دارد.

در مقایسه با خرید سرور GPU اجاره این سرورها مزایای قابل توجهی دارد. خرید سرور نیازمند سرمایه‌گذاری اولیه بالا، نگهداری، تعمیرات و به‌روزرسانی‌های دوره‌ای است. اما با اجاره هزینه‌ها به‌صورت ماهانه یا حتی ساعتی پرداخت می‌شود و نیازی به نگرانی درباره نگهداری سخت‌افزار نیست.

 همچنین ارتقاء منابع به راحتی قابل انجام است. مجموعه اهورا سرورهای GPU را اجاره می‌دهد و با پشتیبانی فنی مناسب، بستری قابل اطمینان برای اجرا پروژه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، رندرینگ و شبیه‌سازی فراهم می‌کند.

 

کلام آخر

در  خرید سرور GPU توجه به مشخصات فنی و نیازهای پروژه از اهمیت بالایی برخوردار است. با بررسی دقیق عواملی مانند مدل GPU، ظرفیت حافظه، پهنای باند، سیستم خنک‌کننده و قابلیت ارتقاء انتخاب سروری مناسب با عملکرد و هزینه مناسب آسان می‌شود. در نهایت انتخاب آگاهانه و متناسب با نیازهای خاص پروژه کلید موفقیت در خرید یا اجاره سرورهای GPU است.​

 

سوالات متداول

 

1- تفاوت‌ سرور GPU اختصاصی و سرور مجازی چیست؟

سرورهای GPU اختصاصی منابع سخت‌افزاری را به‌صورت کامل در اختیار کاربر قرار می‌دهند اما سرورهای مجازی منابع را بین چندین کاربر به اشتراک می‌گذارند.

2- چطور از سرور GPU برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین بهره برد؟

سرورهای GPU با توان پردازشی بالا امکان آموزش مدل‌های یادگیری ماشین را با سرعت و کارایی بیشتر فراهم می‌کنند. استفاده از کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch که از شتاب‌دهی GPU پشتیبانی می‌کنند، زمان آموزش مدل‌ها را به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌دهد.

3- یا اجاره سرور GPU به‌صرفه‌تر از خرید آن است؟

اجاره سرور GPU برای پروژه‌های کوتاه‌مدت یا زمانی که نیاز به انعطاف‌پذیری بالا وجود دارد، گزینه‌ای مقرون‌به‌صرفه است. با اجاره نیازی به سرمایه‌گذاری اولیه بالا و نگرانی درباره نگهداری سخت‌افزار نیست.